这是我的代码 random = tf.random.Generator.from_seed(42)
random = random.normal(shape=(2,2)) 但是我得到了这个错误: tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: No registered 'RngReadAndSkip'
OpKernel for 'GPU' devices compatible with node {{node RngReadAndSkip}}. Registered: device='C
我正在尝试将我的单图形处理器TensorFlow代码扩展到多图形处理器。我必须在三个自由度上工作,不幸的是,我需要使用tf.map_fn来并行化第三个自由度。我尝试使用官方文档中所示的设备放置,但看起来使用tf.map_fn是不可能的。有没有办法在多个GPU上运行tf.map_fn?
下面是错误输出:
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'map_1/TensorArray_1': Could not satisfy explicit devic
我遵循了这里提供的步骤:来安装与gpu一起工作的tensorflow,并使用cuDNN SDK,但出于某些原因,我仍然不能使用它,并且仍然会得到这个错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' used by node sequential/cu_dnnlstm/CudnnRNN (defined at cudrnn.py:27) with these attrs: [input_mode=
我使用了一个AWS p3实例来使用GPU加速来训练以下模型:
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=True)(inputs)
x = Dropout(0.2)(x)
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=False)(x)
x = Dropout(0.2)(x)
predictions = Dense(1, activation='tanh')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
经过培训,我用Keras的save_model函数保存了模型
我执行了一些open_model_zoo演示,当我选择CPU设备时,它成功地工作。但是,当我把设备换成“万用”或“GPU”时,它会卡住,什么也不做。(我用hello_query_device.py检查过,我的电脑能检测到神经计算棒2)
版本: openvino_2022.1.0.643 at Windows10
我已经安装了2个GPU,当我训练一个模型时,我得到以下信息。什么是指“设备序号0和1"和之间不支持的对等访问,以及设备序号1和0"之间不支持的对等访问?这是一个错误,是不是我必须修复的东西?我是说,这个模型最终训练成功了。我认为它只使用一个GPU,而不是两者兼用。但我想要理解这个信息并解决问题。有什么事我需要做吗?
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CU
我已经使用GPU在tensorflow中使用CUDNNLSTM训练了一个模型。当我尝试在cpu中使用模型进行推理时,我得到了这个错误:
Invalid argument: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' with these attrs. Registered devices: [CPU], Registered kernels:
<no registered kernels>
[[Node: cudnn_lstm/CudnnRNN = CudnnRNN[T=DT_FLOAT,
CPU: i7-9750 @2.6GHz (带有16G DDR4 Ram);GPU: Nvidia Geforce GTX 1600 TI (6G);OS: Windows 10-64位
我试着看看GPU和CPU相比做基本矩阵操作的速度有多快,我基本上遵循了这个。下面是我的超级简单代码
import numpy as np
import cupy as cp
import time
### Numpy and CPU
s = time.time()
A = np.random.random([10000,10000]); B = np.random.random([10000,10000])
我用tensorflow 2.2.0和mixed_float16策略训练了一个模型。模型的培训和评估进行得很好,但现在不能在不支持mixed_float16的设备上对模型进行评估,例如旧的GPU或CPU。
例如,在没有GPU的计算机上加载模型时,我会得到以下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'MaxPool3D' used by {{node model/max_pooling3d/MaxPool3D
我正在尝试让TensorFlow的random_poisson函数在我的GPU上运行;考虑到 TensorFlow源代码页有一个函数testCPUGPUMatch来比较在CPU上运行和在GPU上运行时random_poisson的输出,这似乎是可能的。但是,在使用代码进行测试时:
import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
with tf.device("/gpu:0"):
test = sess.run(tf.random_poisson(1.0, [], dtype=tf.float64))
我正在使用Tensorflow MLP训练CIFAR100 python数据集,但当我执行代码时,有人能帮助我将batch_ys输入到y占位符中并运行代码吗?我现在得到了这个,我不确定是否还有更多,Windows10说"Python已停止工作“,代码如下(8-3.py):
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import os
from read import unpickle
dir = os.path.dirname(os.path.realpa
我在上使用了重新训练的例子,但是如果我试图对一个图像进行分类,我会得到一个错误。我使用了以下代码--分类代码是错误的还是内存分配有问题?
import tensorflow as tf
import sys
# change this as you see fit
image_path = 'C:/tmp/test.jpg'
# Read in the image_data
image_data = tf.gfile.FastGFile(image_path, 'rb').read()
# Loads label file, strips off carr
我用Keras框架创建了一个模型。我能够将模型部署到iOS设备并成功地进行推断。然而,在我更新了Keras (1.1.0)和Tensorflow (0.11.0)并重新训练了我的模型后,当我试图在设备上运行新模型时,我收到了以下错误。
Running model failed: Invalid argument: No OpKernel was registered to support Op 'Less' with these attrs
[[Node: while/Less = Less[T=DT_INT32](while/Merge, while/Less/En